晚上十一點半，你打開外送 App。首頁第一排，還是上週點過兩次的那家牛肉麵；第二排，是加班夜救過你的鹽酥雞；再往下滑，一家你按過愛心的滷味。演算法對你很有把握，把握到一個地步：你還沒喊餓，它已經替你決定今晚喫什麼。
可是就在那個瞬間，你真正想喫的是巷口那家根本沒上架的陽春麵。清湯、油蔥酥、兩三片薄得透光的叉燒，麵要煮到剛好過心，起鍋前老闆會問你要不要加一勺烏醋。這碗麵不存在於任何推薦欄，因為它從來沒進過任何資料庫。
這兩天，抖音熱搜上冒出一個句子：AI 已經摸不透曹駿了。
先說說，曹駿是哪位
六年級生、七年級生聽到這個名字，腦子裡會直接跑出畫面：他是《真命小和尚》裡的開心，也是二十年前《寶蓮燈》裡劈山救母的沉香。童星出身，小時候紅得發紫，陪一整個世代的小孩放學回家。長大之後卻安靜了很長一段時間，安靜到不少人以為他不演了。這一兩年，他在演技類綜藝裡被重新看見，臺上幾分鐘的戲，大家忽然想起當年那個小孩，也看清楚了一個中年演員沉住氣的底子。
熱搜那句話說得妙，摸不透。這幾年各種模型最拿手的就是預測：預測你會追哪部劇、買哪件衣服、看誰的直播。演藝圈也自有一套數據邏輯，誰有流量、誰有話題、誰的人設好賣，樣本多到能跑模型。曹駿的職業曲線偏偏是條模型算不出來的線。童星長大後的走向有統計可循，沉寂那麼多年再被看見的，資料庫裡找不到幾筆。
你把這件事搬到餐桌上，會發現你的胃也是同一號麻煩人物。
推薦欄裡的你，是昨天的你
推薦系統的世界觀很單純：你過去點過的，等於你接下來想喫的。這套邏輯在八九成的日子裡行得通。加班到九點的晚上，你確實願意再點一次那家牛肉麵，湯頭濃、麵條耐泡，三十分鐘後門鈴一響，提袋裡的熱氣把塑膠蓋薰出一層白霧，牛肉的醬香混著蔥花竄出來，你幾乎不用動腦。疲勞的日子裡，這是最劃算的安慰。
但人的胃口有例外，而且例外來得毫無道理。感冒剛好的那天，你只想喫一碗白粥，米粒煮到開花，湯面浮著一層米油，配一條蔭瓜就滿足。下雨的傍晚突然想喫麻油雞，老薑在麻油裡煸到捲邊，整間廚房都是那股暖香。聽到某首老歌，想起國中放學路口的蔥油餅，麵糰在鐵板上滋滋作響，煎到兩面金黃，刷一層醬、撒一把蔥花，紙袋燙得你左手換右手。
這些渴望，沒有一筆存在點餐紀錄裡。演算法看的是行為，人的味覺記憶卻不靠行為儲存。它藏在身體裡，鑰匙是氣味、天氣、一首歌、一種心情。氣味在大腦裡走的路和視覺聽覺不同，離掌管記憶與情緒的區域特別近，所以一口熟悉的味道，能把一整個下午原封不動搬回來。普魯斯特一杯椴樹花茶配瑪德蓮，寫出幾十頁的童年，靠的就是這條近路。
你其實早就有過另一種推薦系統。傳統市場的豬肉攤老闆記得你上回買梅花肉燉湯，這回多塞你兩根青蔥；賣水果的阿桑看你臉色，說這批蓮霧普通，挑芭樂好了，今天到的，脆。這種推薦建立在交情和眼力上，它知道你昨天重感冒、你小孩這週月考、你婆婆牙口不好愛喫軟的。演算法知道你點過什麼，市場裡的人知道你過得怎麼樣。後者給的建議，常常準得多。
鹽少許，讀完一萬份食譜也學不會
再往廚房裡看一層。AI 能讀完網路上所有食譜，能背出紅燒肉的糖酒比例、滷包裡的八角有幾瓣。可是翻開任何一本手寫食譜，你會看到另一種語言：鹽少許，糖適量，醬油看著加，煮到你看它順眼為止。這幾個字對機器來說是天書，對做了幾十年菜的人卻是精確指令。今天的冬瓜含水量高，鹽得多一撮；這批蔭瓜本身夠鹹，粥就不能再下手重；魚很新鮮，薑絲意思意思就好。分寸長在手上，也長在對眼前這批食材的了解裡。我們先前聊過阿嬤食譜裡永遠說不清楚的鹽少許，說不清楚，恰恰因為它每次都要看現場。
這跟表演是同一件事。演算法能逐格分析一顆鏡頭、一句臺詞的停頓了幾秒，分析不了那個演員在沒人看的十年裡累積了什麼。曹駿那種摸不透，有一大半來自時間，來自沒被數據記下來的那些年。老師傅的「鹽少許」也一樣，那是幾千鍋湯換來的三個字。資料要先被記錄才可能被學習，而一個人最值錢的部分，往往就是沒被記錄的那一段。
AI 走進廚房早就不是新聞。之前寫過「把這裡改成藍色」這句 AI 指令，麵攤早就聽懂了，工具一直在變，從修圖軟體一路變到對話機器人，可是「聽懂客人到底要什麼」這門功夫，麵攤老闆半天前就練成了。工具越厲害，人手上那點說不清楚的判斷，反而越顯得值錢。
本週練習：偶爾讓胃口走在演算法前面
不是要你刪掉 App，外送在累翻的日子裡是恩人。只是可以偶爾，把決定權拿回來一點點，一週挑一件做就夠。
第一件，點一家「它不會推薦給你」的店。打開搜尋欄，自己輸入想喫的關鍵字，找一家沒喫過的，評論不用多，乾淨就好。你會發現推薦欄之外的世界大得驚人，同一條街上的小喫，可能比你今年點過的所有店家都陌生。
第二件，憑記憶做一道菜，過程中不查手機。做歪了也值得，歪掉的地方往往就是你記憶的形狀。你以為阿嬤的菜瓜湯是蛤蜊的鮮，煮到一半才想起來，那股味道的源頭其實是一片扁魚乾，先下鍋煸香的那片。
第三件，把「突然想喫」寫下來。手機備忘錄或一本小冊子都行，想到就記，記滿一週再回頭看。那份清單會比任何推薦欄更接近你，你會看見自己的口味跟著天氣、睡眠、心情在轉，今天想喝湯、明天想咬脆的，立體得不得了。
第四件，趁長輩還說得清楚，問一道家常菜的做法，特別是那些「就看著放啊」的步驟。追問兩句，把大概的量記下來。這些話不記，將來想問的時候，問不到的機率只會越來越高。
被摸不透，是人的本事
回到曹駿。被 AI 摸不透，聽起來像壞事，細想更像一份證明：證明這條路上還有他自己的選擇和節奏在裡面，模型套不進去，數據追不上。一個演員最怕的從來是演什麼都料得到，一個人最怕的，則是喫什麼都被算得剛剛好。
你的胃也一樣。演算法很盡責，但它服務的永遠是昨天的你，拿你昨天的點餐紀錄，來餵你今天的晚餐。今天這個突然想喝白粥、想咬一口蔥油餅、想喫一碗根本沒上架的陽春麵的你，它不認識。
那個你，只有你自己認識。今晚打開 App 之前，先問自己一句：我到底想喫什麼。答案如果跟推薦欄不一樣，恭喜，你的胃口還很有自己的個性，這件事，值得好好保養。